零售学第九章.ppt

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,第九章商业企业的销售计划和预测,第一节商业企业的销售计划,第二节商业企业的市场预测,第一节商业企业的销售计划,一销售计划,二销售计划的类型,三影响销售计划的因素,一销售计划,为各项销售活动的,效率化,，企业经营,收益,的,最大化,在,适当,的,时期,与,场所,，以,合适,的,价格,，将,合适,的,商品,供给给需求者的计划,二销售计划的类型,时间,对象,职能,时间,短期,中期,长期,长期计划,销售方针和方法要适应环境的变化,要有客户信息、营业额、毛利率、投资、费用、销售业绩等的数据,配合调查与收集资料，整理、分析商圈特性和扩展的可能性,收集商圈发展变化的相关资料，以便调整实施策略、变更商品构成,在进行销售预测时，应设定总利润率、商品周转率、单位面积营业额等的量化指标,为保证实现目标，各阶段应有相应计划,长期计划要随时根据短期计划实施情况进行分析、修正和调整,对象,企业销售总计划,每项商品销售计划,每项销售组合因素的活动计划,个别销售活动计划,职能,公司计划,职能部门计划,利润中心计划,三影响销售计划的因素,销售预测要以合理的销售计划为出发点,销售预测需注意的要点,公司自身的销售能力竞争者销售能力消费者趋向业界倾向经济状况,进行销售预测时，应深入分析,外部情况,内部情况,外部情况,经济状况竞争状况变化流行趋势变动气候因素,内部情况,对营业额产生的影响调整和变更促销计划广告预算商品构成楼面布置,第二节商业企业的市场预测,一市场预测的基本要求,二市场预测的基本步骤,三定性预测,四定量预测,一市场预测的基本要求,市场预测的概念和作用,市场预测的基本要求,市场预测的概念和作用,市场预测的概念,市场预测与市场调查的联系与区别,市场预测的作用,市场预测的概念,用科学的方法，对国内外市场的商品供求发展趋势以及与之相联系的各种因素变化进行预计和推断。,市场预测与市场调查的联系与区别,联系,区别三个不同,市场预测与市场调查的联系,市场预测以市场调查为基础,市场调查为市场预测提供依据,市场预测与市场调查的区别,重点不同,要求不同,方法不同,重点不同,市场调查重点调查市场的过去和现状,市场预测重点是研究市场的未来,要求不同,市场调查要求调查资料准确可靠符合预测需要,市场预测要求考虑更多因素符合决策需要,方法不同,市场调查是取得资料的方法,市场预测是根据已有资料作出科学推断和估计的方法,市场预测的作用,掌握市场需求动态变化促进按需生产,为制订计划和决策提供依据,充分发挥市场调节作用,促进企业改善经营管理提高经济效益,市场预测的基本要求,目的性,综合性,客观性,及时性,反馈性,经济性,二市场预测的基本步骤,确定预测品种,收集数据、占有资料,进行预测,预测结果的分析、评价和调整,确定预测品种,市场预测按预测商品综合程度不同，可分为单项商品、大类商品和总体商品销量预测。,企业经营的商品种类繁多，不同商品在销售中所占比重不同，不可能也不必要逐个品种进行预测。,但也不能任意选定一些品种进行预测，更不能粗略到一个品种也不预测，把全部品种放在一起进行猜测。,收集数据、占有资料,收集数据和资料时，要做到,“,正确、完整、系统、全面,”,八个字。,历史数据类型：,水平型,趋势型,季节型,循环型,进行预测,选择预测技术,进行预测和输出预测结果,选择预测技术,预测目标,数据和资料的占有情况,预测结果精确度的要求和预测费用支付的多少,预测人员的水平和计算机运用情况,预测结果的分析、评价和调整,通过评价预测结果来分析误差产生的原因和误差的程度，并采用适当的方法修正预测数值，尽可能使误差减少到最低程度。,三定性预测,集合意见法,类推法,Delphi,法,购买意向预测法,主观概率预测法,由参加预测者先提出个人意见，然后通过加权平均，消除随机因素，用平均值作为预测值的一种,定性预测方法。,集合意见法,参加预测者根据经验判断，提出预测对象未来可能出现的最高、最可能和最低等三个层次的估计值，并定出代表上述三种可能性大小的概率或权数。,个人预测值最高销售额,最高销售额概率最可能销售额,最可能销售额概率最低销售额,最低销售额概率,【,例题,】,某商业企业甲、乙两位经理对某商品下月销售额进行预测判断如下表：,单位：元,预测者,项目,估计值,概率,甲经理,最高销售额,1000,0.3,最可能销售额,700,0.5,最低销售额,400,0.2,乙经理,最高销售额,1200,0.2,最可能销售额,900,0.6,最低销售额,600,0.2,请分别推算甲、乙两位经理对该商品下月销售额的预测值。,解：,甲经理预测值,10000.3,7000.5,4000.2,730(,元,),乙经理预测值,12000.2,9000.6,6000.2,900(,元,),【,练习,】,该企业甲、乙两位营业员理对该商品下月销售额进行预测判断如下表：,单位：元,预测者,项目,估计值,概率,甲营业员,最高销售额,900,0.2,最可能销售额,600,0.5,最低销售额,300,0.3,乙营业员,最高销售额,1100,0.3,最可能销售额,800,0.5,最低销售额,700,0.2,请分别推算甲、乙两位营业员对该商品下月销售额的预测值。,解：,甲营业员预测值,9000.2,6000.5,3000.3,570(,元,),乙营业员预测值,11000.3,8000.6,7000.2,870(,元,),把个人预测值用加权平均法汇集成所需预测值,权数由预测者对预测问题的经验、权威、判断能力等确定,【,例题,】,汇集预测意见时，经集体讨论认为：两位经理的预测同等重要，决定给以相等权数，请计算两位经理的加权平均预测值。,解：,两位经理的加权平均预测值,815(,元,),【,练习,】,如两位营业员的预测同等重要，决定给以相等权数，请计算两位营业员的加权平均预测值。,解：,两位营业员的加权平均预测值,720(,元,),讨论认为：经理预测结果的权数比营业员预测结果重要一倍。,下月销售额预测值,783.33(,元,),集合意见法,优点,缺点,适用范围,优点,简单方便,预测费用比较节省,集思广益扬长避短,缺点,单凭主观判断,可能影响预测准确性,适用范围,不可能取得定量数据的条件下，适宜作短期预测。,类推法,产品类推法,行业类推法,地区类推法,国际类推法,Delphi,法,专家,班子面对面预测的基础上发展起来的一种,背靠背预测方法,步骤：制订征询表选择专家征询与反馈提供统计结果及分析报告,特点,匿名,有控制的反馈,有量化的结果,【,例,】,某店为预测一种商品的月销量，分别向三位商店经理、五位零售专家和五位消费者代表发出不署名的征询表。第一轮意见如下：,预测小组成员,最低月销售量,最可能月销售量,最高月销售量,商店经理,甲,25,60,85,乙,35,50,75,丙,50,60,70,零售专家,甲,5,12,37,乙,30,55,85,丙,40,55,80,丁,10,25,55,戊,15,45,60,消费者代表,甲,19,22,31,乙,20,30,45,丙,16,22,31,丁,20,35,50,戊,20,35,55,单位：件,预测小组成员,最低月销售量,最可能月销售量,最高月销售量,商店经理,甲,25,70,80,乙,35,50,75,丙,40,50,60,零售专家,甲,9,22,47,乙,35,50,70,丙,35,45,70,丁,22,35,60,戊,20,44,60,消费者代表,甲,22,28,34,乙,22,34,44,丙,12,25,31,丁,20,35,50,戊,20,35,55,经过一轮反馈，第二轮意见如下：,单位：件,预测小组成员,最低月销售量,最可能月销售量,最高月销售量,商店经理,甲,25,75,80,乙,35,50,75,丙,50,70,75,零售专家,甲,9,41,47,乙,25,50,75,丙,25,35,60,丁,20,35,60,戊,22,45,60,消费者代表,甲,22,28,34,乙,22,34,44,丙,28,37,62,丁,25,45,50,戊,30,50,60,经过第二轮反馈，第三轮意见如下：,单位：件,请根据第三轮意见，用平均数预测该商品月销量。,26(,件,),解：,最低月销量平均数,45.7692(,件,),最可能月销量平均数,60.1538(,件,),最高月销量平均数,该商品的月销量预测值,43.97(,件,),如果第三轮意见比较分散，用中位数预测该商品月销量,分别求出最低、最可能、最高销量的中位数,将第三轮预测的销量按升序排列,将最低、最可能、最高销量中位数的平均数作为预测值,第三轮预测按销量的升序排列,最低销售量：,9,20,22,25,28,30,35,50,相同数不重复只取一个,最可能销售量：,28,34,35,37,41,45,50,70,75,最高销售量：,34,44,47,50,60,62,75,80,分别求最低、最可能、最高销量的中位数,中位项,(n,为数列的项数,),如中位项为,.5,，中位数取最中间两项的平均数,最低销售量的中位项,4.5,最低销售量的中位数,26.5(,件,),最可能销售量的中位项,5,最可能销售量的中位数,41(,件,),最高销售量的中位项,4.5,最高销售量的中位数,55(,件,),将最低最可能最高销量中位数的平均数作为预测值,该商品的月销量预测值为,40.83(,件,),Delphi,法,优点,缺点,适用范围,优点,无心理干扰信息比较可靠,专家有充分时间思考,有量化结果,缺点,凭主观判断，缺乏客观标准，预测结果不够准确,适用范围,缺乏历史资料可供参考的新产品,作长期预测时，未来市场的不确定因素较多,三定性预测,集合意见法,类推法,Delphi,法,购买意向预测法,主观概率预测法,定性预测,优点实用、费用省,缺点预测结果的主观成分高,扬长避短定性与定量相结合,定性结果需要作定量计算,定量预测在选择数学模型、变量、参数、解释预测结果，以及用于长期预测等方面需要依赖定性预测法。,结合点,四定量预测方法,时间序列分析预测法,回归技术分析,指数曲线趋势法,时间序列分析预测法,一般适用于近期、短期预测,时间序列分析预测法,趋势外推法,季节指数预测法,趋势外推法,根据预测目标的时间序列资料所揭示的变动趋势外推到未来以确定预测值的时间序列预测法,趋势外推法,拟合直线方程法,拟合曲线方程法,拟合直线方程法,时间序列的一级增长量大致接近，其变动趋势可拟合成直线方程。,【,例题,】,某服装公司,1998,2008,年服装销售额如下表所示：,单位：万元,年份,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,销售额,500,550,650,700,800,880,900,920,1000,960,1020,请用直线趋势延伸法预测,2009,年的销售额。,解：,年份,销售额,Y,i,X,i,X,i,2,X,i,Y,i,1998,500,5,25,2500,1999,550,4,16,2200,2000,650,3,9,1950,2001,700,2,4,1400,2002,800,1,1,800,2003,880,0,0,0,2004,900,1,1,900,2005,920,2,4,1840,2006,1000,3,9,3000,2007,960,4,16,3840,2008,1020,5,25,5100,8880,0,110,5830,n,11,2009,年的销售额预测值为：,评分说明,：列计算表,1,分，、和,三项共,1,分，,(,对二项给,0.5,分，对一项不给分,),；,求,a,、,b,时，每项代入各,1,分，,a,、,b,值各,1,分，,(,共,4,分,),；,预测模型,1,分，,2009,年销售额预测值,1,分，结论与单位,(,万元,),共,1,分。,未用直线趋势延伸法的，本题不给分。,【,练习,】,某商店,2002,2008,年服装销售额如下表所示：,请用直线趋势延伸法预测,2009,年的销售额。,单位：万元,年份,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,销售额,30,40,25,50,45,55,65,解：,年份,销售额,Y,i,X,i,X,i,2,X,i,Y,i,2002,30,3,9,90,2003,40,2,4,80,2004,25,1,1,25,2005,50,0,0,0,2006,45,1,1,45,2007,55,2,4,110,2008,65,3,9,195,310,0,28,155,n,2009,年的销售额预测值为：,评分说明,：列计算表,1,分，、和,三项共,1,分，,(,对二项给,0.5,分，对一项不给分,),；,求,a,、,b,时，每项代入各,1,分，,a,、,b,值各,1,分，,(,共,4,分,),；,预测模型,1,分，,2009,年销售额预测值,1,分，结论与单位,(,万元,),共,1,分。,未用直线趋势延伸法的，本题不给分。,【,作业,】,某商场,2002,2008,年的销售额如下表所示：,请用直线趋势延伸法预测,2009,年的销售额。,单位：万元,年份,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,销售额,290,310,315,320,325,337,345,拟合曲线方程法,某些经济变量如呈现出某种曲线的变化趋势，就可以根据历史时间数列，拟合成某种曲线方程，用于预测。,二次曲线,指数曲线,二次曲线,特征曲线的二级增量大致相等,指数曲线,一种利用指数曲线描述经济事物数量变化的趋势外推法,单一、简便，是一种简单外推法,在实际工作中，如果预测事件的一组按时间排列的观测数据，其变化趋势符合指数增长规律，而且这种趋势在未来也会持续下去，可用指数曲线趋势法进行外推预测。,特征环比系数大体相同,两边取常用对数,【,例题,】,某百货公司,1996,2008,年某商品的销售额如下表所示：,请用指数曲线趋势法预测,2009,年的销售额。,单位：万元,年份,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,销售额,12,48,60,140,180,260,380,600,1024,1548,2900,3221,3558,解：,年份,销售额,Y,i,lgYi,X,i,X,i,2,X,i,lgYi,1996,12,1.0792,-6,36,-,6.4751,1997,48,1.6812,-5,25,-,8.4062,1998,60,1.7782,-4,16,-,7.1126,1999,140,2.1461,-3,9,-,6.4384,2000,180,2.2553,-2,4,-,4.5105,2001,260,2.4150,-1,1,-,2.4150,2002,380,2.5798,0,0,0,2003,600,2.7782,1,1,2,.7782,2004,1024,3.0103,2,4,6,.0206,2005,1548,3.1898,3,9,9,.5693,2006,2900,3.4624,4,16,1,3.8496,2007,3221,3.5080,5,25,1,7.5400,2008,3558,3.5512,6,36,2,1.3072,33.4345,182,3,5.7070,n,13,2009,年的时间变量,X,i,7,还原指数曲线趋势外推预测值,2009,年的销售额预测值为：,评分说明,：列计算表,1,分，、和,三项共,1,分，,(,对二项给,0.5,分，对一项不给分,),；,求,lga,、,lgb,时，每项代入各,1,分，,lga,、,lgb,值各,1,分，,(,共,4,分,),；,预测值,1,分，,2009,年销售额预测值,1,分，结论与单位,(,万元,),共,1,分。,未用指数曲线趋势延伸法的，本题不给分。,【,练习,】,某市近六年灯具商品的销量如下表所示：,请用指数曲线趋势法预测,2009,年的销量。,单位：万架,年份,2003,2004,2005,2006,2007,2008,销量,8.7,10.6,13.3,16.5,20.6,26,解：,年份,销量,Y,i,lgYi,X,i,X,i,2,X,i,lgYi,2003,8.7,0.9395,5,25,4.6976,2004,10.6,1.0253,3,9,3.0759,2005,13.3,1.1239,1,1,1.1239,2006,16.5,1.2175,1,1,1.2175,2007,20.6,1.3139,3,9,3,.9416,2008,26,1.4150,5,25,7,.0749,7.0350,0,70,3.3366,n,6,1.1725,0.0477,2009,年的时间变量,X,i,7,1.1725,0.04777,1.5064,2009,年的时间变量,X,i,7,2009,年的销,量,预测值为：,评分说明,：列计算表,1,分，、和,三项共,1,分，,(,对二项给,0.5,分，对一项不给分,),；,求,lga,、,lgb,时，每项代入各,1,分，,lga,、,lgb,值各,1,分，,(,共,4,分,),；,预测值,1,分，,2009,年销量预测值,1,分，结论与单位,(,万架,),共,1,分。,未用指数曲线趋势延伸法的，本题不给分。,【,作业,】,某新商品,8,月投入市场后，销量如下表所示：,请用指数曲线趋势法预测,5,月的销量。,单位：件,月份,8,9,10,11,12,1,2,3,4,销量,100,111,123,136,150,166,184,204,226,季节指数预测法,用于年度内分季、分月的近期预测,不考虑长期趋势的影响，直接根据时间序列资料计算出季节指数,先消除长期趋势的影响，再计算出季节指数,单位：万元,季度,年份,一,二,三,四,2005,10,6,4,12,2006,16,8,6,18,2007,20,12,8,22,2008,24,16,12,26,【,例题,】,某连锁超市,2005,至,2008,年的商品销售额如下表所示：,假定,2009,年市场销售增量为上一年度的,10%,。,请预测,2009,年各季度的销售额。,季度,年份,一,二,三,四,合计,2005,10,6,4,12,2006,16,8,6,18,2007,20,12,8,22,2008,24,16,12,26,78,合计,70,42,30,78,220,同季平均,17.5,10.5,7.5,19.5,13.75,季节指数,127.2727%,76.3636%,54.5455%,141.8182%,解：,2009,年全年销售额预测值：,78,(1,10%),85.8(,万元,),预测,2009,年各季度的销售额,:,列表、求出同季平均共,1,分，四年季平均,(13.75)1,分，各季度季节指数每个,0.5,分，,(,若未列表推导，季节指数每算对一个给,1,分,),；,2009,年全年销售额预测值,1,分，计算各季度预测值时，代入共,0.5,分，计算结果共,1,分，单位,(,万元,),共,0.5,分，,(,若无代入步骤，预测值每算对一个给,0.5,分，单位,(,万元,),漏写扣,0.5,分,),评分说明,：,单位：万米,年份,季度,2006,2007,2008,第一季度,112,110,127,第二季度,172,170,198,第三季度,212,232,234,第四极度,128,144,129,【,练习,】,某地区,2006,至,2008,年各季度涤棉府绸市场销售量如下表所示：,假定,2009,年全年市场对涤棉府绸的需求量为,720,万米。,请预测,2009,年各季度的市场需求量。,季度,年份,2006,2007,2008,合计,同季,平均,季节,指数,一,112,110,127,349,116.3333,70.9350%,二,172,170,198,540,180,109.7561%,三,212,232,234,678,226,137.8049%,四,128,144,129,401,133.6667,81.5041%,合计,1968,164,解：,预测,2009,年各季度的销量,:,列表、求出同季平均共,1,分，三年季平均,(164)1,分，各季度季节指数每个,0.5,分，,(,若未列表推导，季节指数每算对一个给,1,分,),；,计算,2009,年各季度预测值时，代入共,1,分，计算结果共,1,分，单位,(,万米,),共,1,分，,(,若无代入步骤，预测值每算对一个给,0.5,分，单位,(,万元,),漏写扣,0.5,分,),评分说明,：,单位：万元,年份,季度,2006,2007,2008,第一季度,182,231,330,第二季度,1728,1705,1932,第三季度,1144,1208,1427,第四季度,118,134,132,【,作业,】,某市,2006,至,2008,年汗衫的社会销售额如下表所示：,预计,2009,年市场销售量以,2008,年为基础，递增,8%,。,请预测,2009,年各季度的销售额。,回归技术分析,依据数理统计的回归分析理论和方法，找出预测变量,(,因变量,),与自变量之间的依存关系，建立起一个回归方程，用于预测的定量方法。,其依据是因果性原理。,市场变量之间的因果关系,一元回归预测的基本步骤,一元回归预测法的应用,回归技术分析,市场变量之间的因果关系,市场的发展变化是由多种因素决定的，而市场的变化同各种影响因素的变化之间又存在一定的依存关系，即因果关系。,经济现象之间的因果关系，从量的方面来说，可以运用一组变量来描绘，即表现为自变量和因变量之间的关系。,经济现象之间的因果关系，有的可以运用确定性的函数关系来表达。,还有的是非确定性关系，就不能建立确定的函数关系，只能利用统计方法找出他们的回归关系。,在市场预测中，非确定性的因果关系是大量的，所以回归分析预测法在市场预测被广泛应用。,回归分析预测法是研究两个及以上变量之间关系的数学方法，即从事物变化的因果关系出发，来进行预测的方法。,如果研究的因果关系，只涉及两个变数，叫做一元回归分析或单回归分析。,如果涉及两个以上变数，则叫做多元回归分析或复回归分析,一元回归预测的基本步骤,一元回归可以分为一元线性回归和一元非线性回归。,一元线性回归是一个直线方程。,一元非线性回归可以有多种类型，是曲线方程。,预测的基本程序与步骤,分析影响预测目标的有关因素，找出变量之间的因果关系，选定自变量,选择合适的回归模型，建立回归方程,利用回归方程进行预测,检验预测结果的可靠性，作出评价,一元回归预测的应用,【,例题,】,某家电集团,1999,2008,年,10,年的广告费支出与销售额资料如下表所示：,年份,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,广告费,(,万元,),10,20,40,50,60,80,70,110,110,140,销售额,(,百万元,),20,30,35,40,50,70,65,80,70,95,现集团决定，准备于,2009,年投入,160,万元广告费，并采取一系列营销策略。,请预测,2009,年该集团的销售额。,分析影响预测目标的有关因素，找出变量之间的因果关系，选定自变量。,在影响预测目标的许多因素中，找出一个决定性的因素，作为自变量。,自变量必须有系统可靠的统计数据。,选择合适的回归模型，建立回归方程,收集整理自变量与因变量的统计数据，画出图形。,图形近似一条直线，可以拟合直线方程：,自变量与因变量之间是否线性相关，可通过相关系数来判定：如果相关系数接近于，适用于拟合直线方程。,年份,广告费,X,i,销售额,Y,i,X,i,2,Y,i,2,X,i,Y,i,1999,10,20,100,400,200,2000,20,30,400,900,600,2001,40,35,1600,1225,1400,2002,50,40,2500,1600,2000,2003,60,50,3600,2500,3000,2004,80,70,6400,4900,5600,2005,70,65,4900,4225,4550,2006,110,80,12100,6400,8800,2007,110,70,12100,4900,7700,2008,140,95,19600,9025,13300,690,555,63300,36075,47150,n,10,相关系数数值范围,0|1,0.7|r|,1,两变量呈高度线性相关关系,方程中的参数,a,、,b,用最小二乘法求得。,回归方程中的,x,是指同预测目标线性相关的某个自变量的观察值。,利用回归方程进行预测,建立回归方程,将已知自变量预测值代入方程，求得因变量的预测值。,2009,年该集团的销售额预测值为：,计算出回归标准误差,和在一定把握度下的,预测值的置信区间,检验预测结果的可靠性，作出评价,【,评分说明,】,列计算表,1,分，、,、,、,四项共,1,分，,(,对三项给,0.5,分，对一或二项不给分,),；求,a,、,b,时，每项代入各,1,分，,a,、,b,值各,1,分，,(,共,4,分,),；预测模型,1,分，,2009,年销售额预测值,1,分，结论与单位,(,百万元,),共,1,分。自变量与因变量搞错，本题不给分。,【,练习,】,某百货公司近年来广告策略收效甚好，广告费与销售额同步增长，变化情况如下表所示：,年份,2004,2005,2006,2007,2008,广告费,(,万元,),10,12,16,20,22,销售额,(,百万元,),8,10,14,16,20,现公司决定，准备于,2009,年投入,30,万元广告费，并采取一系列营销策略。,请预测,2009,年该公司的销售额。,年份,广告费,X,i,销售额,Y,i,X,i,2,X,i,Y,i,2004,10,8,100,80,2005,12,10,144,120,2006,16,14,256,224,2007,20,16,400,320,2008,22,20,484,440,80,68,1384,1184,解：,n,2009,年该集团的销售额预测值为：,【,评分说明,】,列计算表,1,分，、,、,、,四项共,1,分，,(,对三项给,0.5,分，对一或二项不给分,),；求,a,、,b,时，每项代入各,1,分，,a,、,b,值各,1,分，,(,共,4,分,),；预测模型,1,分，,2009,年销售额预测值,1,分，结论与单位,(,百万元,),共,1,分。自变量与因变量搞错，本题不给分。,【,作业,】,某市,2002,2008,年结婚人数与婚庆喜糖的销售实绩如下表所示：,年份,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,结婚人数,(,千对,),40,43,47,55,66,70,72,喜糖销售额,(,百万元,),35,37,40,44,55,56,58,假设,2009,年该市结婚人数为,73,千对。,请预测,2009,该市婚庆喜糖的销售额。,